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如何实现在数据更新的情况下响应其他事件!
Lin2000y
2003-10-18 04:02:45
我有一个数据库查询要花费的时间比较长,我想在更新查询数据(requery)的同时使程序能够响应其他的事件不至于程序像假死状态那样,对用户来说这样的情况并不友好。
最好就在(requery)的同时如果取消了的话呢把已更新的数据也能显示出来(不知道ADO有没有这样的功能)
请大家多指教!
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如何实现在数据更新的情况下响应其他事件!
我有一个数据库查询要花费的时间比较长,我想在更新查询数据(requery)的同时使程序能够响应其他的事件不至于程序像假死状态那样,对用户来说这样的情况并不友好。 最好就在(requery)的同时如果取消了的话呢把已更新的数据也能显示出来(不知道ADO有没有这样的功能) 请大家多指教! 在线等待!
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Lin2000y
2003-10-22
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如果是放进度条的话,那也要响应进度条的事件才能进行的呀,我的情况是在requery时整个程序都停住了一样,要等requery完时才能响应其他事件。
rocllllll
2003-10-18
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帅哥,ADO的功能好像不能实现你要求的功能.
rs.update要么全部更新,要么更新失败,不可能只更新一部分的,
最好加一个进度条之类的东西,数据量一旦大了之后,VB功能有限没有办法
hhjjhjhj
2003-10-18
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Requery 方法
通过重新执行对象所基于的查询来更新 Recordset 对象中的数据。
语法
recordset.Requery Options
参数
Options 可选。位掩码,包含影响本操作的 ExecuteOptionEnum 值。如果将此参数设置为 adAsyncExecute,本操作将异步执行,操作完成时将发布一个 RecordsetChangeComplete 事件。
<<ExecuteOptionEnum>>
指定提供者执行命令的方式。
常量 值 说明
adAsyncExecute
0x10
指示命令将异步执行。
adAsyncFetch
0x20
指示在 CacheSize 属性中指定的初始数量以后的剩余行将被异步检索。
adAsyncFetchNonBlocking
0x40
指示检索时主线程从不会阻塞。如果未检索到所请求的行,当前行将自行移动到文件结尾。
如果从包含持久存储 Recordset 的 Stream 中打开 Recordset,那么 adAsyncFetchNonBlocking 将不起作用;该操作将同步进行并发生阻塞。
当 adCmdTableDirect 选项被用于打开 Recordset 时,adAsynchFetchNonBlocking 不起作用。
adExecuteNoRecords
0x80
指示命令文本是不返回行的命令或存储过程(例如,仅插入数据的命令)。如果检索到任何行,它们将被放弃且不返回。通常与 CommandTypeEnum 值 adCmdText 或 adCmdStoredProc 组合在一起。
adExecuteNoRecords 只能作为可选参数传递给 Command 或 Connection Execute 方法。把它用作 Command 对象的 CommandType 属性的参数将产生错误。
adOptionUnspecified
-1 指示未指定命令。
liaorui
2003-10-18
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不知道。不過用個進度條吧。這樣看起來就好看多了
Lin2000y
2003-10-18
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各位,不回答也进来看看呀。。。。~_~
BAT公司万亿海量
数据
分页秒级查询落地方案
实现
在这个互联网高速发展的时代,
数据
呈指数级增长,像国内BAT一样的大企业
数据
量积累已经达到万亿级别,对于这么大的
数据
量,该怎么做到分页的秒级甚至毫秒级的
响应
时效呢?我们该怎么存储设计以及查询设计呢? 本课程将讲解万亿海量级
数据
存储方案以及秒级查询方案,并且落地
实现
。该课程将采用循序渐进方式一步一步带大家
实现
该系统,中间将穿插一些技术知识点讲解,让大家
实现
系统的同时,更深入理解其中的技术点。该课程系统最终是一个可用的分页秒级查询落地
实现
项目,包含解决方案以及
实现
,商业价值极高。大家可以根据自己企业的特定需求,稍加改造就可以用到自己企业的项目中去。 开发环境概述 开发工具:IDEA本课程用到技术:Spring Boot 2.1.0.RELEASESpring Cloud Greenwich.SR5Mybatis、Redis、QuartzAOP、自定义注解、反射技术Openfeign、EurekaThreadLocalThymeleafjQuery、AjaxMaven等企业一线架构师讲授,代码在老师的指导下企业可以复用,提供企业解决方案。 版权归作者所有,盗版将进行法律维权。
基于Flink+Doris构建亿级全端电商实时
数据
分析平台
上层应用业务对实时
数据
的需求,主要包含两部分内容:1、 整体
数据
的实时分析。2、 AB实验效果的实时监控。这几部分
数据
需求,都需要进行的下钻分析支持,我们希望能够建立统一的实时OLAP
数据
仓库,并提供一套安全、可靠的、灵活的实时
数据
服务。目前每日新增的曝光日志达到几亿条记录,再细拆到AB实验更细维度时,
数据
量则多达上百亿记录,多维
数据
组合下的聚合查询要求秒级
响应
时间,这样的
数据
量也给团队带来了不小的挑战。OLAP层的技术选型,需要满足以下几点:1:
数据
延迟在分钟级,查询
响应
时间在秒级2:标准SQL交互引擎,降低使用成本3:支持join操作,方便维度增加属性信息4:流量
数据
可以近似去重,但订单行要精准去重5:高吞吐,每分钟
数据
量在千W级记录,每天数百亿条新增记录6:前端业务较多,查询并发度不能太低通过对比开源的几款实时OLAP引擎,可以发现Doris和ClickHouse能够满足上面的需求,但是ClickHouse的并发度太低是个潜在的风险,而且ClickHouse的
数据
导入没有事务支持,无法
实现
exactly once语义,对标准SQL的支持也是有限的。所以针对以上需求Doris完全能解决我们的问题,DorisDB是一个性能非常高的分布式、面向交互式查询的分布式
数据
库,非常的强大,随着互联网发展,
数据
量会越来越大,实时查询需求也会要求越来越高,DorisDB人才需求也会越来越大,越早掌握DorisDB,以后就会有更大的机遇。本课程基于真实热门的互联网电商业务场景为案例讲解,具体分析指标包含:AB版本分析,下砖分析,营销分析,订单分析,终端分析等,能承载海量
数据
的实时分析,
数据
分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用。整个课程,会带大家实践一个完整系统,大家可以根据自己的公司业务修改,既可以用到项目中去,价值是非常高的。本课程包含的技术:开发工具为:IDEA、WebStormFlink1.9.0DorisDBHadoop2.7.5Hbase2.2.6Kafka2.1.0Hive2.2.0HDFS、MapReduceFlume、ZookeeperBinlog、Canal、MySQLSpringBoot2.0.8.RELEASESpringCloud Finchley.SR2Vue.js、Nodejs、Highcharts、ElementUILinux Shell编程等课程亮点:1.与企业接轨、真实工业界产品2.DorisDB高性能分布式
数据
库3.大
数据
热门技术Flink4.支持ABtest版本实时监控分析5.支持下砖分析6.
数据
分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用7.主流微服务后端系统8.天级别与小时级别多时间方位分析9.
数据
库实时同步解决方案10.涵盖主流前端技术VUE+jQuery+Ajax+NodeJS+ElementUI11.集成SpringCloud
实现
统一整合方案12.互联网大
数据
企业热门技术栈13.支持海量
数据
的实时分析14.支持全端实时
数据
分析15.全程代码实操,提供全部代码和资料16.提供答疑和提供企业技术方案咨询企业一线架构师讲授,代码在老师的指导下企业可以复用,提供企业解决方案。 版权归作者所有,盗版将进行法律维权。
实时
数据
仓库、实时
数据
湖、
数据
中台三大项目落地方案
课题一高性能高扩展的千亿级实时
数据
仓库全
实现
随着我们从IT时代步入DT时代,
数据
积累量也与日俱增,同时伴随着互联网的发展,越来越多的应用场景产生,传统的
数据
处理、存储方式已经不能满足日益增长的需求。而互联网行业相比传统行业对新生事物的接受度更高、应用场景更复杂, 因此基于大
数据
构建的
数据
仓库最先在互联网行业得到了尝试。 高性能高扩展的亿级电商全端实时
数据
仓库全
实现
(PC、移动、小程序) ,以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解,对电商
数据
仓库的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解,具体指标包括:每日、月大盘收入报表、高付费用户分析报表、流量域多方位分析、营销域多方位分析、实时排行榜指标分析、用户主题分析、店铺主题时间区间分析等,
数据
分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用,与互联网企业大
数据
技术同步,让大家能够真正学到大
数据
企业级
数据
仓库的实战经验。 本课程凝聚讲师多年一线大
数据
企业实际项目经验,大
数据
企业在职架构师亲自授课,全程实操代码,带你体验真实的大
数据
开发过程,代码现场调试。通过本课程的学习再加上老师的答疑,你完全可以将本案例直接应用于企业。 课题二基于Flink+Hudi构建企业万亿级云上实时
数据
湖教程 随着互联网的发展,
数据
的不断膨胀,从刚开始的关系型
数据
库到非关系型
数据
库,再到大
数据
技术,技术的不断演进最终是随着
数据
膨胀而不断改变,最初的
数据
仓库能解决我们的问题,但是随着时代发展,企业已经不满足于
数据
仓库,希望有更强大的技术来支撑
数据
的存储,包括结构化,非结构化的
数据
等,希望能够积累企业的
数据
,从中挖掘出更大的价值。基于这个背景,
数据
湖的技术应运而生。 本课程基于真实的企业
数据
湖案例进行讲解,结合业务
实现
数据
湖平台,让大家在实践中理解和掌握
数据
湖技术,未来
数据
湖的需求也会不断加大,希望同学们抓住这个机遇。 项目中将以热门的互联网电商业务场景为案例讲解,具体分析指标包含:流量分析,订单分析,用户行为分析,营销分析,广告分析等,能承载海量
数据
的实时分析,
数据
分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用。 课题三基于电商业务全链路
数据
中台落地方案(全渠道、全环节、全流程) 在互联网发展浪潮中,
数据
对于企业的价值是非常大的,怎么管理好
数据
,以及快速挖掘
数据
价值,共享
数据
价值,急需一套解决方案,在
数据
开发中,核心
数据
模型的变化是相对缓慢的,同时,对
数据
进行维护的工作量也非常大;但业务创新的速度、对
数据
提出的需求的变化,是非常快速的。
数据
中台的出现,就是为了弥补
数据
开发和应用开发之间,由于开发速度不匹配,出现的
响应
力跟不上的问题。
数据
中台解决的问题,包括:效率问题、协作问题、能力问题,
数据
中台是聚合和治理跨域
数据
,将
数据
抽象封装成服务,提供给前台以业务价值的逻辑概念。 本课程基于真实企业
数据
中台建设架构进行讲解,带大家构建
数据
中台,通过学习完本课程可以节省你摸索的时间,节省企业成本,提高企业开发效率。 课程包含几大模块:
数据
源管理、
数据
接入管理、
数据
质量管理、
数据
质量报告、
数据
安全管理、
数据
查询IDE、
数据
血缘以及元
数据
管理、
数据
中台实战应用等,对于
数据
中台涉及到的业务以及技术进行详尽的讲解。
ClickHouse大
数据
分析技术与实战
ClickHouse是一个用于OLAP的
数据
分析引擎,由俄罗斯搜索巨头Yandex公司开源。1、可支持PB级超大容量的
数据
库管理系统。2、基于SQL语句, 使用成本低。 3、超亿级
数据
量分析的秒级
响应
,计算性能横向扩展。4、海量
数据
即查即用。5、提供
数据
的预聚合能力,进一步提升
数据
查询的效率。6、列式存储,
数据
压缩,降低磁盘IO和网络IO,提升计算性能,节约70%物理存储。7、支持副本,
实现
跨机房的
数据
容灾。课程基于ClickHouse的**的20.x版本,从理论到实践,由浅入深详解ClickHouse的原理和使用。1. 本课程从零开始,有Linux操作系统和SQL使用经验即可。2. 课程以案例驱动,包含大量的实践案例。3. 将ClickHouse与MySQL、Kafka、HDFS等第三方系统集成,增强ClickHouse的功能。4. 课程覆盖面广,既有基础功能的详细讲解, 也包含了集群部署、查询优化、运维管理等高级内容。
超大
数据
集上的亚秒级查询工具Kylin教程
Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模
数据
,最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。 Apache Kylin™令使用者仅需三步,即可
实现
超大
数据
集上的亚秒级查询。定义
数据
集上的一个星形或雪花形模型在定义的
数据
表上构建cube使用标准SQL通过ODBC、JDBC或RESTFUL API进行查询,仅需亚秒级
响应
时间即可获得查询结果Kylin提供与多种
数据
可视化工具的整合能力,如Tableau,PowerBI等,令用户可以使用BI工具对Hadoop
数据
进行分析。 本套教程主要对Kylin的基础理论的讲解,涉及到各种重要概念、原理和API的用法,并对Kylin优化进行深入剖析。通过理论和实际的紧密结合,可以使学员对Kylin有充分的认识和理解,对大
数据
技术有更全面的了解,为日后成长为架构师打下基础。
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